package com.shujia.flink.core

import java.util.Properties

import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema
import org.apache.flink.contrib.streaming.state.RocksDBStateBackend
import org.apache.flink.runtime.state.StateBackend
import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode
import org.apache.flink.streaming.api.environment.CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer.Semantic
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.{FlinkKafkaConsumer, FlinkKafkaProducer}

object Demo10ExactlyOnce {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    // 每 1000ms 开始一次 checkpoint
    env.enableCheckpointing(10000)

    // 高级选项：

    // 设置模式为精确一次 (这是默认值)
    env.getCheckpointConfig.setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE)

    // 确认 checkpoints 之间的时间会进行 500 ms
    env.getCheckpointConfig.setMinPauseBetweenCheckpoints(500)

    // Checkpoint 必须在一分钟内完成，否则就会被抛弃
    env.getCheckpointConfig.setCheckpointTimeout(60000)

    // 同一时间只允许一个 checkpoint 进行
    env.getCheckpointConfig.setMaxConcurrentCheckpoints(1)

    //当作业取消时，保留作业的 checkpoint。注意，这种情况下，需要手动清除该作业保留的 checkpoint。
    env.getCheckpointConfig.enableExternalizedCheckpoints(ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION)

    //先将状态保存在task所在的taskamanger的内存中，在checkpoint的时候将状态全量保存到hdfs中
    //    val backend: StateBackend = new FsStateBackend("hdfs://master:9000/flink/checkpoint")

    //先将状态保存到task所在的taskmanger的本地rocksDs的数据库中，在checkpoint的时候将状态增量更新到hdfs中
    val stateBackend: StateBackend = new RocksDBStateBackend("hdfs://master:9000/flink/checkpoint", true)

    //指定状态保存的位置--- 状态后端
    env.setStateBackend(stateBackend)

    /**
      * 消费kafka的数据
      *
      */


    val properties = new Properties()
    properties.setProperty("bootstrap.servers", "master:9092,node1:9092,node2:9092")
    properties.setProperty("group.id", "asdasdasd")


    //创建消费者
    val flinkKafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer[String](
      "source",
      new SimpleStringSchema(),
      properties
    )


    //使用kafkasource 构建DataStream

    val kafkaDS: DataStream[String] = env.addSource(flinkKafkaConsumer)


    val filterDS: DataStream[String] = kafkaDS.filter(line => line != "java")

    val properties1 = new Properties
    properties1.setProperty("bootstrap.servers", "master:9092,node1:9092,node2:9092")

    //事务的超时时间
    properties1.setProperty("transaction.timeout.ms", 5 * 60 * 1000 + "")

    //创建生产者
    val myProducer = new FlinkKafkaProducer[String](
      "sink", // 目标 topic
      new SimpleStringSchema,
      properties1,
      null, //分区方法
      Semantic.EXACTLY_ONCE, // 唯一一次
      5
    ) // 序列化 schema


    filterDS.addSink(myProducer)

    env.execute()


    /**
      * -s  指定从哪一个位置恢复任务
      *
      * kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server  master:9092,node1:9092,node2:9092  --isolation-level read_committed   --f
      * rom-beginning --topic sink
      *
      */

  }

}
